Python numpy将3d列表重塑为2d数组

Python numpy是一个开源的科学计算库，提供了丰富的数学函数和数组操作功能。numpy中的ndarray对象是其核心数据结构，可以表示多维数组。

要将一个3D列表重塑为2D数组，可以使用numpy的reshape函数。reshape函数可以改变数组的形状，但要求新形状的元素个数与原数组相同。

下面是一个示例代码，将一个3D列表重塑为2D数组：

import numpy as np

# 原始的3D列表
original_list = [[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]

# 将3D列表转换为numpy数组
array_3d = np.array(original_list)

# 使用reshape函数将3D数组重塑为2D数组
array_2d = array_3d.reshape(-1, array_3d.shape[-1])

print("原始的3D列表：")
print(original_list)

print("重塑后的2D数组：")
print(array_2d)

输出结果为：

原始的3D列表：
[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]
重塑后的2D数组：
[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]

在上述代码中，首先使用numpy的array函数将原始的3D列表转换为numpy数组。然后，使用reshape函数将3D数组重塑为2D数组。其中，reshape函数的第一个参数为-1，表示根据数组的大小自动计算该维度的长度，第二个参数为原数组的最后一个维度的长度。

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